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Cette intelligence artificielle détecte les tumeurs cérébrales en préservant la confidentialité des données

Intel s’est associé à l’université de Pennsylvanie (Etats-Unis) pour créer des modèles d’intelligence artificielle capable d’identifier les tumeurs cérébrales. Pour ce faire, la société américaine va employer une méthode inédite en matière de machine learning. Les modèles seront entraînés directement dans les établissements de santé, puis remontés pour être agrégés. Le but : garantir la confidentialité des données patients, hautement sensibles.
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Cette intelligence artificielle détecte les tumeurs cérébrales en préservant la confidentialité des données
Cette intelligence artificielle détecte les tumeurs cérébrales en préservant la confidentialité des données

Intel a annoncé lundi 11 mai 2020 collaborer avec l’école de médecine de l’université de Pennsylvanie (Etats-Unis) dans le but de créer des modèles d’intelligence artificielle capables d’identifier les tumeurs cérébrales. Les partenaires disent avoir travaillé de manière à ce que ces derniers garantissent le respect de la vie privée des patients.

Cette méthode inédite, appelée "apprentissage fédéré", permettra aux modèles d'IA d'être entraînés séparément au sein de 29 établissements de santé distincts, supervisés par l’université américaine et localisés dans sept pays différents – aux Etats-Unis, au Canada, au Royaume-Uni, en Allemagne, aux Pays-Bas, en Suisse ainsi qu'en Inde.

NOURRIR LE MODÈLE LOCALEMENT

Intel et son partenaire académique travailleront de concert sans qu’un échange de données médicales ne soit nécessaire. Les établissements constituant la fédération menée par l’école de médecine de l’université de Pennsylvanie se chargeront de nourrir les modèles d’IA à l’aide des informations de leurs patients. Des travaux financés à hauteur de 1,2 millions de dollars sur trois ans via des subventions dans le cadre du programme "Technologies informatiques pour la recherche contre le cancer", mis en place par l’Institut national du cancer américain.

Usuellement, les modèles d’IA sont alimentés à partir de données qui parviennent jusqu’au serveur central où ils sont stockés. Pour assurer la confidentialité des données de santé, Intel a mis au point un fonctionnement novateur pour, à l’inverse, permettre aux modèles d’IA à alimenter de se déplacer jusque dans les infrastructures des établissements de santé. De cette manière, chacun de ces derniers dispose d’un modèle propre, élaboré à partir de ses données. Intel fait directement remonter ces modèles "locaux" plutôt que les données brutes. Ceux-ci sont alors agrégés pour affiner l’outil. Selon l'entreprise américaine, cette façon de faire génère des modèles à 99% aussi fiables que ceux élaborés par le biais traditionnel – qui ne protège pas les données.

 

 

LE PLUS GRAND ENSEMBLE DE DONNÉES À CE JOUR

"Il est largement admis par notre communauté scientifique que le machine learning nécessite des données nombreuses et diverses qu'aucune institution ne peut détenir à elle seule, a déclaré par voie de communiqué Spyridon Bakas, médecin spécialiste de l’imagerie médicale à l’université de Pennsylvanie et chercheur principal dans le cadre de cette étude. Ensemble, nous commencerons à développer cette année des algorithmes visant à identifier les tumeurs cérébrales à partir d'une version considérablement élargie de l'ensemble des données de la Segmentation internationale des tumeurs cérébrales. Cette fédération permettra aux chercheurs médicaux d'accéder à des quantités beaucoup plus importantes de données en matière de soins de santé tout en en protégeant la sécurité."

Cette année, une tumeur cérébrale sera diagnostiquée chez près de 80 000 personnes – dont plus de 4 600 enfants – aux Etats-Unis selon les chiffres de l’Association américaine des tumeurs cérébrales. La technique d’intelligence artificielle présentée par Intel et l’université de Pennsylvanie vise à permettre une détection et une prise en charge précoces. La confidentialité des données que garantit la nouvelle méthode de travail adoptée par les deux partenaires doit permettre de lever les doutes qui persistent chez les praticiens, attachés au bon respect du secret médical, pour établir un modèle fiable, "formé sur le plus grand ensemble de données de tumeurs cérébrales à ce jour".

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